## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 713−721 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4825

## Prediksi Jumlah Sampah Kelurahan Menggunakan Neural Network Backpropagation
Mayu Shofwan Khamid, Maimunah * , Pristi Sukmasetya
Teknik, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang Jl. Mayjen Bambang Soegeng, Glagak, Sumberrejo, Kec. Mertoyudan, Kabupaten Magelang, Jawa Tengah, Indonesia Email: 1 mayushofwan99@gmail.com, 2,* maimunah@unimma.ac.id, 3 pristi.sukmasetya@ummgl.ac.id Email Penulis Korespondensi: maimunah@unimma.ac.id Submitted: 13/01/2024; Accepted: 31/01/2024; Published: 31/01/2024
Abstrak −Permasalahan serius terkait sampah di daerah perkotaan, termasuk Kota Magelang, telah menimbulkan permasalahan yang semakin mendalam. Pertumbuhan penduduk yang cepat dan keterbatasan lahan di TPA Banyuurip membuat pemerintah kesulitan  mengelola  sampah  dan  berpotensi  menyebabkan  dampak  negatif  di  sekitar  lingkungan.  Dalam  upaya  mengatasi permasalahan ini, diperlukan prediksi mengenai jumlah sampah yang diterima di TPA Banyuurip dari setiap kelurahan di Kota Magelang  setiap  harinya.  Metode  yang  digunakan  adalah  Backpropagation  Neural  Network  dengan  lima  langkah  berupa pengumpulan  data,  persiapan  data,  pra  proses  data,  pemodelan  prediksi  dan  evaluasi  model,  dengan  hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  metode  Backpropagation  Neural  Network,  menggunakan  parameter  30-7-1  dan  jumlah  epoch  1000, menghasilkan nilai Mean Squared Error (MSE) terbaik sebesar 0,00013 pada Kelurahan Potrobangsan. Temuan ini diharapkan dapat  menjadi  langkah  antisipatif  bagi  berbagai  pihak  terhadap  permasalahan  sampah  yang  mungkin  timbul  di  masa depan.Pentingnya  normalisasi  data  dalam  pra  proses  juga  ditekankan,  karena  dapat  meminimalisir  error  dan  meningkatkan akurasi prediksi. Dalam penelitian ini, normalisasi data dilakukan dengan menggunakan persamaan, dengan nilai minimum dan  maksimum  masing-masing  0,610  dan  4,600,  yang  didapat  dari  nilai  actual.Penelitian  juga  menentukan  persentase pembagian data, dengan 15% untuk data uji (361 data) dan 85% untuk data latih (1039 data). Tingkat kesalahan rendah pada model prediksi menunjukkan kinerja yang terbaik. Model tersebut berhasil memprediksi jumlah sampah harian untuk setiap hari di bulan Januari 2023 di 17 Kelurahan di Kota Magelang, menggunakan metode Backpropagation ANN dengan arsitektur dan model yang telah melalui tahap pelatihan dan pengujian.
Kata Kunci: Prediksi Sampah; Neural Network; Kelurahan; MSE; Pra Proses
Abstract −Serious problems related to waste in urban areas, including Magelang City, have led to deepening problems. Rapid population growth and limited land at Banyuurip landfill make it difficult for the government to manage waste and potentially cause negative impacts on the surrounding environment. In an effort to overcome this problem, it is necessary to predict the amount  of  waste  received  at  Banyuurip  landfill  from  each  village  in  Magelang  city  every  day.  The  method  used  is Backpropagation  Neural  Network  with  five  steps  such  as  data  collection,  data  preparation,  data  pre-processing,  prediction modeling and model evaluation, with the results showing that the Backpropagation Neural Network method, using parameters 30-7-1 and number of epochs 1000, produces the best Mean Squared Error (MSE) value of 0.00013 in Potrobangsan Village. The  importance  of  data  normalization  in  pre-processing  is  also  emphasized,  because  it  can  minimize  errors  and  improve prediction accuracy. In this study, data normalization was carried out using an equation, with minimum and maximum values of 0.610 and 4.600 respectively,  which  were obtained from actual values.The study also determined the percentage of data division, with 15% for test data (361 data) and 85% for training data (1039 data). The low error rate of the prediction model shows the best performance. The model successfully predicts the daily amount of waste for each day in January 2023 in 17 urban villages in Magelang City, using the Backpropagation ANN method with architecture and models that have gone through training and testing stages.
Keywords : Waste Prediction; Neural Network; Subdistrict; MSE; Pre Process

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  seluruh  aktivitas  dalam  kehidupan  manusia  tidak  terlepas  dengan  yang  namanya  sampah.  Persoalan sampah yang menjadi isu penting dan bukan lagi sekedar masalah lingkungan tetapi masalah sosial yang mungkin dapat  menimbulkan  suatu  konflik.  Pertambahan  jumlah  penduduk  khususnya  daerah  perkotaan  termasuk  Kota Magelang, yang relatif padat seiring dengan perkembangan teknologi yang pesat mampu menghasilkan sampah dalam  berbagai  macam  jenis  dan  bentuk  [1].  Sampah  merupakan  sisa-sisa  material  yang  dihasilkan  dari  suatu aktivitas  manusia,  berupa  sampah  limbah  rumah  tangga,  tempat  umum,  kantor,  industri,  perkebunan,  maupun peternakan. Hal tersebut tentu berdampak buruk terhadap peralihan keseimbangan lingkungan, diantaranya terjadi pencemaran udara, air, dan tanah. Selain itu, dengan gaya hidup masyarakat yang semakin konsumtif berdampak pada jumlah sampah yang dihasilkan karena belum terbentuknya budaya perilaku hidup bersih dan sehat dalam diri masyarakat [2].
Pemerintah Kota Magelang memiliki TPA (Tempat Pembuangan Akhir) yang menjadi salah satu komponen terpenting dalam proses pengelolaan sampah sekaligus sebagai tempat pembuangan sampah akhir yang memiliki luas 6,1 hektare. Adanya keterbatasan lahan di Kota Magelang, mengharuskan lokasi TPA berada di luar wilayah Kota Magelang, yakni terletak di Desa Banyuurip, Kecamatan Tegalrejo. DLH (Dinas Lingkungan Hidup) Kota Magelang, selaku penyelenggara, pengembangan, dan pengendali lingkungan hidup di Kota Magelang, melakukan pengelolaan sampah yang terlebih dahulu ditampung di TPS (Tempat Pembuangan Sementara) tiap kelurahan dan selanjutnya dipindahkan ke TPA Banyuurip [3]. Lokasi TPA Banyuurip yang berdampingan dengan pemukiman

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 713−721 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4825
penduduk sekitar, tidak memungkinkan untuk dapat diperluas lagi seiring dengan pertambahan volume sampah yang tentu menimbulkan dampak negatif bagi kesehatan penduduk.
Peningkatan  volume sampah  yang terus terjadi pada tiap tahunnya  menjadi faktor penyebab masa pakai lokasi TPA Banyuurip hanya bertahan dalam waktu beberapa tahun saja. Peningkatan ini tentu juga berdampak pada  besarnya  anggaran  biaya  operasional,  penyediaan  TPS,  petugas  kebersihan,  kendaraan  operasional,  dan sarana  lainnya  [4].  Oleh  karena  itu,  melakukan  perkiraan  atau  prediksi  terhadap  volume  sampah  menjadi  hal penting  dalam  pengelolaan  sampah  untuk  mengantisipasi  potensi  masalah  dan  dampak  yang  mungkin  terjadi. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) atau  sering disebut Neural Network (NN)   merupakan contoh dari berbagai jenis pendekatan metode statistik dan heuristik yang dapat digunakan untuk membuat prediksi beberapa tahun ke depan. Sampah merupakan masalah serius di seluruh wilayah dunia ini, termasuk di Indonesia[5]. Produksi sampah yang terus  meningkat  seiring  dengan  pertambahan  jumlah  penduduk,  perubahan  pola  konsumsi,  dan  gaya  hidup masyarakat  telah  meningkatkan  jumlah  timbulan  sampah,  jenis  dan  keberagaman  karakteristik  sampah  [6]. Permasalahan  timbunan  sampah  sampai  saat  ini  belum  bisa  diatasi  sepenuhnya,  termasuk  di  Kota  Magelang, Provinsi Jawa Tengah dengan luas wilayah yang hanya 55,67 km 2 dengan jumlah penduduk sebesar 169.978,68 jiwa, pada tahun 2022, jumlah timbunan sampah di kota magelang mencapai 117.953,93 kg/tahun dan mengalami kenaikan  pada  tahun  2023  mencapai  304.995,11  kg/tahun.  Asumsinya  per  orang  menghasilkan  1,8  kg sampah/tahun  [6].Memprediksi  jumlah  sampah  merupakan  aspek  penting  dalam  pengelolaan  sampah  untuk mengantisipasi potensi masalah [7].
Beberapa  studi  menunjukkan  bahwa  peningkatan  jumlah  sampah  yang  terus  meningkat  setiap  tahunnya adalah alasan mengapa TPA Banyuurip memiliki masa pakai yang terbatas, hanya beberapa tahun saja[8]. Oleh karena itu, membuat perkiraan atau prediksi terhadap jumlah sampah menjadi sangat krusial dalam manajemen sampah  untuk  mengantisipasi  potensi  masalah  dan  dampak  yang  mungkin  timbul[9].  Salah  satu  contoh  dari berbagai metode pendekatan statistik dan heuristik yang dapat digunakan untuk meramal beberapa tahun ke depan adalah JST [10]. Penelitian “Prediksi Jumlah sampah di TPSA Banyuurip Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network” menggunakan metode backpropagation neural network untuk memprediksi jumlah sampah di TPSA  Banyuurip[11].  Dengan  parameter  30-7-1  dan  jumlah  epoch  1000,  penelitian  ini  mencapai  nilai  Mean Squared Error ( MSE) terbaik sebesar 0,018870, yang dapat digunakan untuk memprediksi jumlah sampah di hari berikutnya[12].  Sementara  itu,  prediksi  pertumbuhan  jumlah  penduduk  menggunakan  algoritma  neural network[13]. Temuan penelitian menunjukkan bahwa prediksi yang valid dapat diperoleh selama 19 minggu[14], dengan  rentang  kesalahan  data  hanya  berkisar  antara  6  dan  minus  5,  menunjukkan  tingkat  keakuratan  yang mendekati angka valid [15].
Berdasarkan latar belakang diatas, penelitian ini bertujuan menindak lanjuti penelitian sebelumnya dengan memfokuskan  ke  pengumpulan  data  setiap  kelurahan  sehingga  mendapatkan  hasil  yang  lebih  detail  terhadap meningkatkan  pemantauan  terhadap  tumpukan  sampah.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pemodelan Backpropagation  Artificial  Neural  Network  sehingga  dapat  prediksi  jumlah  sampah  di  TPA  Banyuurip  kota Magelang, maka perlu pengawasan di tingkat yang lebih kecil di pemerintahan yaitu di tiap keluruhan. Dengan demikian,  hasil  prediksi  dapat  dijadikan  dasar  untuk  mengambil  langkah-langkah  antisipatif  terhadap permasalahan sampah di masa depan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini melibatkan serangkaian langkah yang dijelaskan pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Dari  gambar  1,  terlihat  bahwa  penelitian  ini  melibatkan  empat  langkah  dalam  menganalisis  perkiraan jumlah  sampah  di  TPA  Banyuurip,  Kota  Magelang.  Tahapan  tersebut  mencakup  pengumpulan  data,  pra- pemrosesan data, pelaksanaan prediksi, dan presentasi hasil prediksi.

## 2.1 Pengumpulan Data
Pada  fase  ini,  pengumpulan  informasi  penelitian  melibatkan  penggalian  data  tentang  jumlah  sampah  yang dihasilkan oleh penduduk Kota Magelang dari tahun 2019 hingga 2022. Data yang diakses mencakup deret waktu dengan nilai variabel yang disesuaikan dengan interval harian, bersifat numerik.

## 2.2 Persiapan Data
Data mentah yang sudah terkumpul kemudian dilakukan penataan dan pengelompokan sesuai dengan kelurahan yang ada, dan dilakukan penjumlahan total volume sampah yang ada  di Kota Magelang yang nantinya menjadi data yang layak untuk digunakan dalam proses pengolahan data.
Pengumpulan Data Persiapan Data Pra Proses Data Pemodelan Prediksi Evaluasi Model

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 2.3 Pra Proses Data
Pra  Proses  data  menjadi  langkah  penting  yang  harus  dilakukan  dengan  cermat  dan  konsisten  agar  dapat memisahkan data supplier, termasuk penghapusan data yang tidak relevan[16]. Ini mencakup penambahan kolom baru  yang  dikategorikan  menjadi  17  bagian,  mencakup  kelurahan-kelurahan  di  Kota  Magelang.  Selanjutnya dilakukan  Sliding  window  untuk  memisahkan  data  training  data  testing  serta  normalisasi  data[17].  Proses normalisasi  dilakukan  setelah  menentukan  data  yang  akan  dinormalkan  dan  mencari  nilai  minimum  dan maksimumnya  kemudian  mengubah  nilai  aktual  data  menjadi  rentang  nilai  dengan  interval  [0,1],  untuk meminimalkan kesalahan dan meningkatkan akurasi dengan menggunakan persamaan berikut:
X′ = (x−Xmin) (Xmax−Xmin) (1) Keterangan : X’
= Data hasil normalisasi
x
= Data aktual
Xmin = Minimum data x Xmax = Maksimum data x
Sliding window adalah teknik pembentukan struktur pada data time series. Dalam penelitian ini, teknik ini diterapkan  dengan  window  size  30,  dimulai  dari  data  jumlah  sampah  pada  hari  ke-30  sebagai  data  input,  dan variabel targetnya adalah jumlah sampah pada hari berikutnya. Proses ini berulang untuk setiap pola data dari hari ke-2 hingga ke-31 dan seterusnya. Tujuannya adalah untuk mengurangi tingkat kesalahan aproksimasi, dan Sliding window diuji sesuai dengan gambar 2 pada penelitian ini.
Gambar 2. Tahapan Sliding Window

## 2.4 Pemodelan Prediksi
Setelah  melalui  pra  proses  data  untuk  menghasilkan  data  pelatihan  dan  pengujian,  langkah  berikutnya  adalah melaksanakan  pelatihan  dan  pengujian  menggunakan  teknik  backpropagation.  Rincian  langkah  pelatihan  dapat ditemukan dalam ilustrasi pada gambar 3.
Langkah  menggunakan  Backpropagation  ANN  dimulai  dengan  memasukkan  dua  jenis  data,  yaitu  data training dan data testing. Data training, yang merupakan variabel input, terdiri dari data harian dan jumlah sampah

## Journal of Information System Research (JOSH)
dari  tahun  2019  hingga  2021.  Sementara  itu,  data  testing,  yang  merupakan  variabel  target,  mencakup  jumlah sampah dan data harian pada tahun 2022 di setiap kelurahan di Kota Magelang.
Dalam  mengembangkan  metode  Backpropagation  ANN  untuk  mencapai  prediksi  maksimum,  sangat penting untuk memasukkan nilai parameter dengan cermat[18]. Parameter-parameter ini melibatkan input layer, output  layer,  hidden  layer,  jumlah  neuron  dalam  hidden  layer,  jumlah  iterasi  maksimum  (epoch),  dan  tingkat pembelajaran (learning rate). Setelah menentukan jenis data dan parameter menggunakan metode Backpropagation ANN, proses pelatihan dilakukan untuk menghasilkan model pelatihan terbaik. Rincian parameter yang digunakan dapat ditemukan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Parameter Yang di uji Parameter Output Layer 1 Epoch 1000 Learning Rate 0,01 Input Layer 30 Hidden Layer 1 Hidden Neuron 7
Berdasarkan  model  terbaik  yang  telah  dilatih  dengan  parameter  yang  telah  diuji,  nilai  prediksi  akan dievaluasi menggunakan MSE untuk menilai akurasi prediksinya.

## 2.4.1 Backpropagation Neural Network
Metode backpropagation adalah salah satu teknik dalam jaringan saraf pada  rangkaian data yang terdiri dari input dan  output  yang  diinginkan  [19].  Jaringan  saraf  merupakan  suatu  pendekatan  dalam  kecerdasan  buatan  yang meniru proses berpikir manusia untuk menyelesaikan masalah. Dengan memanfaatkan informasi dari data masa lalu,  jaringan  saraf  dapat  membuat  keputusan  terhadap  data  yang  akan  datang.  Arsitektur  jaringan  ini  didesain secara terdistribusi secara paralel dengan jumlah node yang besar dan keterhubungan antar node. Node ini sering disebut sebagai neuron[20].

## 2.5 Evaluasi Model
Pada fase ini, prediksi yang telah dihasilkan akan diuji menggunakan setiap data pelatihan dan pengujian untuk mengevaluasi tingkat keakuratan dan kesalahan dalam sistem[21]. Hasil tersebut akan dibandingkan dengan data aktual  untuk  mengukur  tingkat  kesalahan,  yang  direpresentasikan  sebagai  rata-rata  kesalahan  kuadrat  atau MSE[22]. Tujuan dari langkah ini adalah memastikan bahwa sistem input, proses, dan output beroperasi sesuai dengan sasaran yang ditetapkan. Keberhasilan prediksi akan optimal jika nilai MSE semakin kecil, sehingga nilai tersebut  dapat  berfungsi  sebagai  model  prediksi  untuk  jumlah  sampah  pada  hari  berikutnya.  Perhitungan  MSE dilakukan dengan cara berikut.
𝑀𝑆𝐸 = ∑|𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛|2 𝑛
(2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan dan Persiapan Data
Informasi yang digunakan untuk menciptakan variabel menggunakan metode Backpropagation ANN berasal dari data  TPA  Banyuurip  mengenai  pengolahan  sampah  selama  periode  2019  hingga  2022,  disajikan  dalam  format excel. Data tersebut mencakup jumlah sampah harian yang kemudian dikelompokkan berdasarkan 17 kelurahan di Kota Magelang. Ilustrasi data yang diambil dapat dilihat pada tabel 1, yang menunjukkan jumlah sampah yang telah dikelompokkan ke dalam 17 kelurahan.
Tabel 1. Data Jumlah sampah di TPA Banyuurip No Tanggal Suplier Netto (ton) Kelurahan 1 2022-12-31  Perum Depkes Magelang 1,215 Kel. Kramat Utara 2 2022-12-31 Pasar Rejowinangun 0,840 Kel. Rejowinangun Selatan ... ... ... ... ... 62192 2019-01-03 Dlh Kota Magelang 1,530 Kel. Kedungsari 62193 2019-01-03 Dlh Kota Magelang 4,600 Kel. Kedungsari 62194 2019-01-03 Dlh Kota Magelang 2,310 Kel. Kedungsari

## 3.2 Pra Proses Data
Setelah  mengumpulkan  data  dilakukan  pemisahan  data  normalisasi,  data  training  dan  data  testing.  Normalisasi data  sangat  penting  dalam  pra  proses  data  karena  dapat  meminimalisir  error  dan  meningkatkan  akurasi.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 713−721 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4825
Perhitungan normalisasi menggunakan persamaan,pada proses normalisasi data membutuhkan nilai minimun dan maksimum, nilai minimum pada penelitian ini yaitu 0,610 Sedangkan nilai maksimumnya 4,600, didapat dari nilai aktual.
Setelah diketahui nilai minimum dan maksimum dilakukan normalisasi data, hasil normalisasi data terdapat pada tabel 2. normalisasi data jumlah sampah terbagi menjadi dua bagian, yakni sebagai data latih dan data uji. Setelah pembagian, dilakukan pemeriksaan untuk memastikan  validitas data tersebut sehingga dapat digunakan untuk memprediksi jumlah sampah di setiap kelurahan di Kota Magelang.
Tabel 2. Data Hasil Normalisasi di semua Kelurahan Kelurahan X1 X2 X3 X30 Kel. Kedungsari 0,366845  0,354864 0,475041 …….  0,262782 Kel. Potrobangsan 0,036669  0,275679 0,029158 …….  0,267727 Kel. Magersari 0,227227  0,452452 0,947948 …….  0,336837 Kel. Jurangombo Utara 0,122581  0,512903 0,508387 …….  0,426452 Kel. Cacaban 0,366117  0,265705 0,61174 …….  0,288363 Kel. Kramat Selatan 0,645685  0,010152 0,502538 …….  0,467005 Kel. Jurangombo Selatan 0,090595  0,265492 0,631645 …….  0,247877 Kel. Wates 0,211323 0,63002 1.000.000  …….  0,294273 Kel. Kemirirejo 0,162844 0,16055 0.105505 …….  0,18922 Kel. Kramat Utara 0,08597 0,282669 0,054333 ……. 544017 Kel. Rejowinangun Selatan  0,261348  0,220083 0,151307 …….  0,484182 Kel. Magelang 0,247874  0,172539 0,133657 …….  0,405832 Kel. Panjang 0,038857  0,224004 0,066286 …….  0,297143 Kel. Gelangan 0,182065  0,097826 0,413043 …….  0,342391 Kel. Rejowinangun Utara 0,17096 0,569087 0,386417 …….  0,655738 Kel. Tidar Utara 0,07949 0,254171 0,101079 …….  0,09421 Kel. Tidar Selatan 0,096432 0,08486 0,098361 …….  0,077146
Dalam Tabel 2, disajikan hasil normalisasi data yang kemudian akan dipisahkan menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Dalam penelitian ini, persentase pembagian data yang akan digunakan adalah 15% untuk data uji, dengan jumlah 361 data, dan 85% untuk data latih, dengan jumlah 1039 data. Pembagian ini dilakukan secara berurutan sesuai dengan kebutuhan prediksi untuk hari berikutnya.
Tabel 3. Data Train Data Train  Tahun 16010 2019 15494 2019 20670 2019 28920 2019 …… …….. 2705 2020 14245 2020 15060 2020 4750 2020 ……. …….. 7275 2021 11515 2021 5480 2021 21750 2021
Data  train  yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  membuat  model  pelatihan  backpropagation.  Sedangkan data test akan digunakan untuk pengujian model pelatihan yang sudah dibuat.
Tabel 4. Data Test Data Test  Tahun 14230 2022 460 2022 13130 2022 9920 2022 10310 2022 14620 2022 9610 2022

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 713−721 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4825
Data Test  Tahun 9440 2022

## 3.3 Pemodelan Prediksi
Penelitian ini menghadapi ketidakpastian dalam menetapkan nilai parameter karena tidak ada aturan yang jelas. Tabel 5 menunjukkan hasil eksperimen yang telah dilakukan, termasuk penentuan jumlah neuron tersembunyi dan jumlah epoch.
Tabel 5. Hasil pengujian MSE tiap kelurahan dengan parameter yang ditentukan Kelurahan Learning Rate  Epoch  Hidden Neuron  MSE Train  MSE Test Kel. Kedungsari 0,01 1000 7 0,008284 0,007711 Kel. Potrobangsan 0,01 1000 7 0,01502 0,014895 Kel. Magersari 0,01 1000 7 0,013776 0,013593 Kel. Jurangombo Utara 0,01 1000 7 0,018219 0,014538 Kel. Cacaban 0,01 1000 7 0,011893 0,004032 Kel. Kramat Selatan 0,01 1000 7 0,0207 0,01732 Kel. Jurangombo Selatan 0,01 1000 7 0,008609 0,004127 Kel. Wates 0,01 1000 7 0,003446 0,00236 Kel. Kemirirejo 0,01 1000 7 0,019225 0,010133 Kel. Kramat Utara 0,01 1000 7 0,027388 0,022114 Kel. Rejowinangun Selatan 0,01 1000 7 0,011784 0,019915 Kel. Magelang 0,01 1000 7 0,011158 0,0073 Kel. Panjang 0,01 1000 7 0,011307 0,006865 Kel. Gelangan 0,01 1000 7 0,010653 0,01453 Kel. Rejowinangun Utara 0,01 1000 7 0,016097 0,026594 Kel. Tidar Utara 0,01 1000 7 0,023648 0,011897 Kel. Tidar Selatan 0,01 1000 7 0,006375 0,007205
Berdasarkan  pengujian  sistem  terhadap  model  parameter  yang  telah  direncanakan,  diperoleh  parameter yang menghasilkan MSE Train dan MSE Test dengan nilai epoch 1000, satu lapisan tersembunyi, dan tujuh neuron tersembunyi. Hasil akurasi atau ketepatan dapat ditemukan dalam Tabel 5.

## Gambar 4. Plot Data Aktual dan Data Prediksi pada Kelurahan Kedungsari
Gambar  4  memperlihatkan  hasil  plotting  yang  dihasilkan  menggunakan  metode  backpropagation  pada Artificial Neural Network (ANN). Hasil analisis menunjukkan bahwa pada beberapa hari tertentu, jumlah sampah tidak  dapat  diprediksi  secara  akurat  akibat  ketidakrutinan  pengangkutan  sampah  dari  setiap  pemasok  (sumber sampah) pada hari-hari tersebut, sehingga jumlah sampah yang masuk ke Tempat Pembuangan Akhir (TPA) kecil. Setelah itu tahap selanjutnya adalah melakukan loss function pada beberapa kelurahan agar mengetahui berapa rata-rata dari nilai actual dan prediksi apakah berbeda jauh atau tidak.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 713−721 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4825
Gambar 5 menampilkan Hasil loss function dikelurahan Potrobangsan yaitu data train 0,015020 sedangkan data test mencapai 0,014895. Hal ini karena nilai loss function pada kedua set data (train dan test) sangat mendekati satu  sama  lain,  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  kinerja  yang  stabil  dan  tidak  terlalu  dipengaruhi  oleh perbedaan antara data pelatihan dan data pengujian. Kesamaan nilai loss function ini dapat mengindikasikan bahwa model tidak mengalami overfitting atau underfitting pada kelurahan Potrobangsan, dan dapat dianggap memiliki generalisasi yang baik terhadap data baru
Gambar 6. Loss Function Kelurahan Keramat selatan
Gambar  6  menampilkan  Hasil  loss  function  dikelurahan  Keramat  selatan  yaitu  data  train  0,020700 sedangkan data test mencapai 0,01732. Dengan nilai loss function yang relatif rendah baik pada data train maupun data test, dapat diinterpretasikan bahwa model tidak hanya mampu mempelajari pola pada data pelatihan, tetapi juga  berhasil  mengaplikasikan  pengetahuannya  dengan  efektif  pada  data  baru  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa model yang diterapkan pada kelurahan Keramat Selatan sesuai dengan prediksi yang diharapkan dan memiliki kemampuan generalisasi yang baik.

## Gambar 7. Loss Function Kelurahan Gelangan
Gambar 7 menampilkan Hasil loss function dikelurahan Gelangan yaitu data train 0,010653 sedangkan data test mencapai 0,014530. Hal ini menunjukkan adanya perbedaan yang cukup signifikan antara kinerja model pada data train dan data test. Disparitas ini dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti perbedaan karakteristik atau kondisi pada saat pengumpulan data train dan data test. Hasil ini dipengaruhi oleh beberapa faktor, baik periode pengambilan  sampah,  unit  pengangkutan  sampah,  luas  area,  jumlah  penduduk,  keadaan  sosial  ekonomi,  serta kemauan teknologi.
Data di atas merupakan loss function dari prediksi sampah di kota magelang, tujuan dari MSE adalah untuk meminimalkan rata-rata kuadrat dari perbedaan antara nilai sebenarnya dan prediksi model. Semakin kecil nilai MSE, semakin baik kinerja model dalam memprediksi data. Berdasarkan hasil plotting yang telah dilakukan. Hasil analisis  menunjukkan  bahwa  pada  beberapa  hari  tertentu,  jumlah  sampah  tidak  dapat  diprediksi  secara  akurat akibat  ketidak  rutinan  pengangkutan  sampah  dari  setiap  pemasok  (sumber  sampah)  pada  hari-hari  tersebut, sehingga jumlah sampah yang masuk ke TPA kecil. Dalam konteks prediksi jumlah sampah, jika model memiliki MSE  yang  tinggi  pada  beberapa  hari  tertentu,  itu  menunjukkan  bahwa  prediksi  jumlah  sampah  pada  hari-hari tersebut tidak akurat. Oleh karena itu, perlu dilakukan perbaikan pada model, fitur input, atau pengumpulan data untuk meningkatkan ketepatan prediksi pada situasi tersebut.

## 3.4 Evaluasi Prediksi
Penggunaan  metode  Backpropagation  ANN  menghasilkan  prediksi  dengan  nilai  MSE  test  terendah  sebesar 0,002360. Hasil prediksi didapat dari 17 kelurahan kota magelang diambil rentan waktu 2 hingga 3 Januari 2023.
Tabel 6. Perbandingan Hasil Aktual dengan Hasil Prediksi pada kelurahan Kedungsari
Data Aktual  Data Prediksi Error 9040 8022 0,1269 8667 11404 0,24004 490 10689 0,95416

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 713−721 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4825
Data Aktual  Data Prediksi Error 8250 9869 0,16405 15220 10929 0,39257 9550 8865 0,07719 6290 10349 0,39226 7860 8527 0,07832 8470 11245 0,24679 7960 10903 0,26996 6288 10846 0,42027 9170 11329 0,19064 8890 9443 0,05864 9781 8830 0,10765
Hasil prediksi ditampilkan dalam Tabel  6 yang  membandingkan data  aktual pada bulan Desember 2022 dengan hasil prediksi pada bulan Januari 2023. Tabel 6 menunjukkan tingkat kesalahan yang rendah, menandakan kinerja  yang  memuaskan  dari  model  prediksi  yang  digunakan.  Model  tersebut  berhasil  memprediksi  jumlah sampah  harian  untuk  setiap  hari  di  bulan  Januari  2023  di  kelurahan  Kedungsari.  Penelitian  ini  selaras  dengan penelitian lain yang menyatakan metode Backpropagation ANN yang digunakan menunjukkan error pada prediksi yang cukup rendah, yang artinya model prediksi yang dihasilkan cukup baik, tetapi  pada Kelurahan Rejowinangun Selatan, Kelurahan  Gelangan, Kelurahan Rejowinangun Utara,dan Kelurahan Tidar Selatan memiliki data train lebih tinggi dari data test, nilai tersebut disebabkan pada data kelurahan tersebut tidak lengkap dan telah dilakukan drop  data  untuk  data  kelurahan  yang  kosong,  sehingga  terjadi  ketidak  tepatan  data  prediksi.  Hal  ini  yang menjadikan metode Backpropagation ANN  perlu dilakukan perbaikan model, fitur input, atau pengumpulan data untuk meningkatkan ketepatan prediksi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan temuan penelitian, dapat disimpulkan bahwa  penerapan  metode Backpropagation Neural Network untuk memprediksi jumlah sampah di Kota Magelang memberikan nilai MSE test terbaik sebesar 0,002360 pada Kelurahan Wates, dengan rincian parameter jumlah input layer 30, hidden layer berjumlah 1 dengan hiden neuron berjumlah  7  dan  1  output  layer  dengan  epoch  1000.  Terindikasi  dengan  nilai  MSE  yang  rendah  pada  setiap kelurahan, semakin kecil nilai MSE maka semakin baik kinerja model dalam memprediksi data. Selain itu metode Backpropagation Neural Network juga harus di perbaiki berkaitan dengan model, fitur input, serta pengumpulan data untuk meningkatkan ketepatan prediksi, hal tersebut terjadi akibat metode Backpropagation Neural Network memunculkan  data  train  lebih  tinggi  dari  data  test  seperti  di  Kelurahan  Rejowinangun  Selatan,  Kelurahan Gelangan,  Kelurahan  Rejowinangun  Utara,dan  Kelurahan  Tidar  Selatan,  nilai  tersebut  disebabkan  pada  data kelurahan tersebut tidak lengkap dan telah dilakukan drop data untuk data kelurahan yang kosong. Melalui hasil prediksi ini, diharapkan penelitian selanjutnya dapat mengoptimalkan model, fitur input, atau pengumpulan data untuk meningkatkan ketepatan prediksi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  peneliti  sampaikan  kepada  pihak  TPA  Banyuurip  dan  Dinas  Lingkungan  Hidup  Kota Magelang yang telah memberikan informasi, perizinan, dan diskusi dalam proses pengambilan data ini.

## REFERENCES
[1] G., R. H. Laluma, and A. Prasetya, “Prediksi Volume Dan Ritasi Pengelolaan Sampah Di Kota Bandung Dengan Metode Regresi Linear,” Techno-Socio Ekon., vol. 15, no. 1, p. 49, 2022, doi: 10.32897/techno.2022.15.1.1195.
[2] Ruslan and A. Kurbani, “Pengaruh Pengawasan dan  Kemampuan Kerja terhadap Kinerja Pegawai  Kejaksaan  Tinggi Sumatera Selatan,” J. Manivestasi, vol. 2, no. 1, pp. 94–111, 2020.
[3] M. Z. Elamin et al., “Analysis of Waste Management in The Village of Disanah, District of Sreseh Sampang, Madura,” J. Kesehat. Lingkung., vol. 10, no. 4, p. 368, 2018, doi: 10.20473/jkl.v10i4.2018.368-375.
[4] P. Sulardi, T. Hendro, and F. R. Umbara, “Prediksi Kebutuhan Obat Menggunakan Regresi Linier,” Pros. SNATIF, vol. 0, no. 0, pp. 57–62, 2017, [Online]. Available:
https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=Prediksi+Kebutuhan+Obat+Menggunakan+Regresi+Lin ier&btnG=
[5] N.  Priandila,  “Penerapan  Metode  Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Sampah  (Studi  Kasus:  Dlh  Kab. Langkat),” Semin. Nas. Inform., vol. 6, no. 3, pp. 906–918, 2022.
[6] E. Boedi Orbawati et al., “Peningkatan Kesadaran Masyarakat Untuk Pengelola Sampah Mandiri Melalui Implementasi Teknologi Tepat Guna,” J. Jendela Inov. Drh., vol. 4, no. 2, pp. 66–78, 2021, doi: 10.56354/jendelainovasi.v4i2.107.
[7] A. Hidayat, M. T. Ziyad, and C. Juliane, “Memprediksi Volume Sampah di Jawa Barat dengan Metode Regresi Linier,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 10, no. 1, pp. 590–603, 2023.
[8] Z. G. J. Rumagit, I. R. Mangangka, and R. R. I. Legrans, “Analisis Sisa Masa Pakai TPA Airmadidi Kabupaten Minahasa

## Journal of Information System Research (JOSH)
Utara,” vol. 21, no. 85, 2023.
[9] W. S. Lestari and A. Halim, “Prediksi Kesuksesan Startup Menggunakan Deep Neural Network,” J. SIFO Mikroskil, vol. 23, no. 2, pp. 99–110, 2022, doi: 10.55601/jsm.v23i2.885.
[10]  I. S. Purba and A. Wanto, “Prediksi Jumlah Nilai Impor Sumatera Utara Menurut Negara Asal Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Techno.Com, vol. 17, no. 3, pp. 302–311, 2018, doi: 10.33633/tc.v17i3.1769.
[11]  U.  Basuki,  “Cakrawala  Hukum  Cakrawala  Hukum,”  Cakrawala  Huk.,  vol.  12,  no.  1,  pp.  95–110,  2021,  [Online]. Available: https://e-journal.unwiku.ac.id/hukum/index.php/CH/article/view/171
[12]  Dwi Kartini, Friska Abadi, and Triando Hamonangan Saragih, “Prediksi Tinggi Permukaan Air Waduk Menggunakan Artificial Neural Network Berbasis Sliding Window,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 1, pp. 39–44, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2602.
[13]  N.  Asiyah,  “Kebijakan  Pemerintah  Kota  Langsa  Terhadap  Pengelolaan  Sampah  Dalam  Memenuhi  Prinsip  Good Environmental  Governance,”  J.  Huk.  Samudra  Keadilan,  vol.  14,  no.  2,  pp.  316–327,  2019,  doi: 10.33059/jhsk.v14i2.1920.
[14]  S. I. Novichasari and R. Rakhmawati, “Komparasi Neural Network dan Support Vector Machine untuk Data Time Series dan Non-Time Series,” J. Prodi Tek. Inform. UNW, vol. 5, no. 1, pp. 4–9, 2023.
[15]  W. Santoso, M. Maimunah, and P. Sukmasetya, “JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Prediksi Volume Sampah di TPSA Banyuurip Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network,”  J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 1, pp. 464–472, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5499.
[16]  S.  Optimization  et  al.,  “Diseminasi  Optimasi  Stok  Menggunakan  Metode  Probabilistic  Neural  Network  Dan  Teknik Dominasi Pasar Pada Badan Usaha Milik Desa Balung Kulon,” pp. 212–216.
[17]  S. Y. Prasetyo, “Prediksi Gagal Jantung Menggunakan Artificial Neural Network,” J. SAINTEKOM, vol. 13, no. 1, pp. 79–88, 2023, doi: 10.33020/saintekom.v13i1.379.
[18]  A. Pujianto, K. Kusrini, and A. Sunyoto, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 2, pp. 157–162, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201852631.
[19]  R. E. Wahyuni, “Optimasi Prediksi Inflasi Dengan Neural Network Pada Tahap Windowing Adakah Pengaruh Perbedaan Window Size,” Technol. J. Ilm., vol. 12, no. 3, p. 176, 2021, doi: 10.31602/tji.v12i3.5181.
[20]  H. Putra and N. Ulfa, “Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Penerapan Prediksi Produksi Padi Menggunakan Artificial Neural Network Algoritma Backpropagation,” Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 02, pp. 100–107, 2020.
[21]  A. Yoani, S. Sediono, M. F. F. Mardianto, and E. Pusporani, “Prediksi Jumlah Kejadian Banjir Bulanan di Indonesia Berdasarkan Analisis Long Short Term Memory,” G-Tech J. Teknol. Terap., vol. 7, no. 4, pp. 1663–1672, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i4.3346.
[22]  R. Abdulhakim, Carudin, and B. Arif Dermawan, “Analisis dan Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Kendaraan Prioritas,” J. Sains dan Inform., vol. 7, no. 2, pp. 135–144, 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.335.
[23]  F.  Khairati  and  H.  Putra,  “Prediksi  Kuantitas  Penggunaan  Obat  pada  Layanan  Kesehatan  Menggunakan  Algoritma Backpropagation  Neural  Network,”  J.  Sistim  Inf.  dan  Teknol.,  vol.  4,  pp.  128–135,  2022,  doi: 10.37034/jsisfotek.v4i3.158.
[24]  Y. B. E. Purba, N. F. Saragih, A. P. Silalahi, and ..., “Perancangan Alat Pendeteksi Kematangan Buah Nanas Dengan Menggunakan Mikrokontroler Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” J. Ilm. Tek. …, vol. 2, no. 1, pp. 13–21, 2022,